Os fantasmas do marketing de influência: o que ninguém está dizendo

*Por Rafael Arty, Diretor Comercial da Timelens & Hike

Por muito tempo, o marketing de influência viveu sob a lógica do espetáculo. Seguidores viraram sinônimo de autoridade, curtidas passaram a representar relevância, e qualquer métrica pública era suficiente para validar uma estratégia milionária. Foi um período de crescimento vertiginoso, mas também de muita miopia.

Hoje, com os orçamentos digitais sendo pressionados por performance e accountability, essa cortina de fumaça começa a se dissipar. E o que vemos por trás não é exatamente bonito: um mercado que se sofisticou na narrativa, mas ainda tropeça nos fundamentos da mensuração.

Num ambiente onde o algoritmo dita comportamentos e o hype substitui a estratégia, ninguém mais se pergunta: quem está do outro lado da tela? E pior: essa audiência realmente existe?

Estudos indicam que de 15% a 20% dos perfis no Twitter são bots, um programa de software que executa tarefas automatizadas, repetitivas e pré-definidas. O Instagram, segundo a própria Meta, tem cerca de 10% de contas falsas ou inativas. Mas o dado mais revelador vem de uma pesquisa da Timelens, que analisou os 10 maiores influenciadores do Brasil. O estudo encontrou uma média de 6,8% de seguidores com comportamento suspeito, com variações que vão de 0,6% a 16,1% dependendo do perfil.

Analisando o relatório, me chamou atenção que mesmo perfis com taxas mínimas, como 0,6%, representam volumes expressivos quando se fala em bases de dezenas de milhões. Isso não desqualifica a entrega desses criadores, apenas mostra que até os maiores também precisam de leitura qualificada. Ou seja: a presença de contas falsas ou inativas não é uma exclusividade de perfis pequenos ou questionáveis. Isso não significa que grandes criadores entregam menos resultado, muito pelo contrário. Mas reforça que, independentemente do tamanho ou prestígio, toda decisão de investimento deve considerar contexto, qualidade de audiência e estratégia de ativação.

O problema surge quando marcas seguem tomando decisões com base apenas em números brutos — muitas vezes extraídos de ferramentas automáticas ou APIs genéricas — sem qualquer curadoria de dados. Isso gera campanhas ancoradas em audiências parciais ou fictícias, inflando expectativas e distorcendo os aprendizados.

Seguidores não são audiência. E engajamento não é, necessariamente, influência. Mas o desafio vai além dos dados duvidosos, está na forma como o mercado interpreta (ou deixa de interpretar) esses insights. A “taxa de engajamento”, por exemplo, virou um mantra. Mas dependendo da metodologia usada, o resultado muda completamente: se você analisar os últimos 3 posts, sai um número; se olhar os últimos 10, muda de novo; se calcula média ou mediana, mais uma variação; e se a empresa considera só comentários e ignora curtidas, o número despenca.

Apesar disso, ainda se repete que “influenciador bom tem mais de 1% de engajamento”, como se isso bastasse para validar um investimento. A verdade? Esse tipo de métrica, usada fora de contexto, é quase uma ilusão estatística — resposta fácil para perguntas mal feitas.

O risco é claro: quando os dados são tratados como verdades absolutas, sem entender o que de fato representam, todo o funil de decisão é comprometido. E aí, a mídia de influência deixa de ser uma alavanca estratégica para virar um ponto de fricção dentro das empresas.

Já vimos isso acontecer com frequência. Empresas de grande porte, com estruturas robustas e profissionais experientes, investindo R$5 milhões em celebridades com base em uma calculadora gratuita de engajamento, sem qualquer validação metodológica. Isso não desqualifica o uso de grandes nomes — que continuam sendo peças-chave na comunicação de marca — mas mostra que mesmo investimentos altos precisam de critério técnico. Valor não se confunde com volume.

Em paralelo, também já vimos times de marketing frustrados por não conseguirem fechar um marketing mix modeling (técnica analítica que avalia o impacto de diversas iniciativas de marketing no desempenho de uma empresa), porque os dados das campanhas de influência não se conectam com o restante do funil. O topo entrega, mas o meio não explica. A conta não fecha. E a dúvida se instala.

É nesse vácuo que nasce a desconfiança. Não é o modelo de influência que está errado. É a forma como ele tem sido tratado — com pouca metodologia, excesso de simplificação e uma fé quase religiosa em indicadores frágeis.

A creator economy precisa amadurecer. E para isso, precisa parar de medir influência com régua de vaidade. É preciso olhar para o dado com seriedade, entender o contexto, tirar o ruído e conectar a entrega com o negócio. Porque enquanto seguirmos apostando em números bonitos e planilhas fáceis, vamos continuar investindo em fantasmas, e esperando que eles entreguem resultados.